对于活动效果的评估在传统经验里主要以客流量及销售额的变化来进行评估，现在在大数据的驱动下，我们认为活动效果的评估应该更全面、更细致。遵循TalkingData 3A3R/TPU理论，从客户运营的角度细化活动效果评价指标，形成完整的评价体系，系统性的评估活动效果。

　　通过对不同指标数据的分析，每个环节中不仅对活动结果进行评估，同时也是对整个活动执行、活动流程的评估。按照以上的设计逻辑-执行-效果评估的方式方法，TalkingData实现了全流程的活动闭环，直播，以下为案例时间。

　　客户需求

　　大型商业地产集团，始创于1995年，是多业态集团，线上线下齐头并进。其控股子公司于2008年6月19日在深圳证券交易所上市。其中旗下最大的综合体项目，70万方纯商业，涵盖 Shoppingmall、街区、酒店、公寓、写字楼、住宅等全商业形态，同时拥有体验性极强的多个业态。是集团首个大型综合体项目，集团的重视程度非其他项目可别。集团希望能够运用大数据思维，指导其经营，并建立新的效果评估体系，搭建会员运营体系。同时通过对竞品、对市场经营趋势的了解，增加决策运营的依据。实现全渠道活动运营的闭环。

　　解决方案

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　　数据归因

　　1、多维度了解客群特征

　　对场内客群人口属性、财富属性、到访频次、到访时间段、停留时长、应用偏好、消费地居住地的分布等多维度分析，充分了解场内客群特征。同时通过对到访竞品客群、项目周边客群充分了解目前市场现状及行业竞争情况。通过多维度的客群分析，我们发现到场客群黏性较低，停留时间短，并且在目前到场客群的居住地来源主要以项目周边3km为主，与项目城市级定位不完全匹配，区域内存在消费外溢现象。

　　2、经营数据分析

　　分析客流数据的同时我们对场内的经营数据也做了细致的分析。从经营数据来看，目前场内个楼层之间的关联性较弱，并且与竞品对比缺少自身的核心竞争力。主力店虽然对客流产生了一定的带动作用，但是消费转化较低。通过对到场客群消费偏好分析，彩妆类、电影类消费偏好明显，但场内彩妆类品牌占比极小。

　　3、以往活动数据分析

　　开业半年来商场举行了多场营销活动，但是对活动的效果并没有系统性的分析。并不了解过往所开展的营销活动场内客群的变化及活动效果。通过对国庆节数据的分析，在活动期间儿童亲子类表现最好，同时活动期间到场客群游戏偏好明显。

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　　方案制定

　　通过对多维度数据的分析发现到场客群的特征，并且结合甲方明确的增粉需求，我们制定了一场线上引导线下消费的营销活动。从预热开始释放不同形式的活动内容吸引不同的客群。在整个方案设计环节充分运用数据发现的特征，如根据顾客到场消费偏好，选取参与活动品牌及活动力度，增强活动吸引力。为了提升顾客进店、消费转化，在参与活动品牌选取过程中有意加入游逛动线的设计。为了提升顾客停留时长，场内活动选择每个整点时段进行，并在客流高峰时段安排抽出大奖。

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　　活动效果

　　通过数据驱动的这场营销活动，效果明显。客流同比日常周末提升1.26倍。全场销售额同比周末提升1.47倍，主力店销售额同比提升1.52倍。活动日均增粉较平日提升56倍，较效果最好的元旦提升21倍。参与活动的粉丝转化率高达62.8%。